Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/45559
metadata.teses.dc.title: SICAR como ferramenta de análise e tendência do desmatamento na região norte do Brasil
metadata.teses.dc.title.alternative: SICAR as na analysis and trending deforestation tool in the north region of Brazil
metadata.teses.dc.creator: Rocha, Nicole Zambaldi
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/3434189993287446
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Scolforo, José Roberto Soares
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Scolforo, Henrique Ferraço
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co2: Altoé, Thiza Falqueto
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Scolforo, José Roberto Soares
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Borges, Luís Antônio Coimbra
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Scolforo, Henrique Ferraço
metadata.teses.dc.subject: Sensoriamento remoto
Floresta Amazônica - Desmatamento
Malha fundiária
Amazônia legal
Remote sensing
Legal Amazonia
Amazonia - Deforestation
Land ternure
metadata.teses.dc.date.issued: 19-Nov-2020
metadata.teses.dc.identifier.citation: ROCHA, N. Z. SICAR como ferramenta de análise e tendência do desmatamento na região norte do Brasil. 2020. 82 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2020.
metadata.teses.dc.description.resumo: O presente trabalho consiste na combinação de ferramentas de sensoriamento remoto que permite a detecção de desmatamentos com o componente explicativo que o SICAR oferece, e outras bases de malha fundiária, que podem identificar áreas de expressiva perda de carbono resultado dos desmatamentos ocorridos. Com isso, esse estudo possui o objetivo de analisar e demonstrar a tendência do desmatamento na Floresta Amazônica do Norte do Brasil em uma série histórica de 2008 a 2016, com objetivos específicos de entender a evolução do desmatamento após a instituição de áreas de uso consolidado até o ano de 2016, nos estados do Pará e Amazonas; Analisar os padrões de áreas desmatadas de acordo com a estrutura fundiária dos estados, quanto aos diferentes tipos de propriedades (pública, assentamentos, privada e protegida) e tamanho da propriedade; Quantificar a biomassa perdida e a emissão de carbono provenientes dos desmatamentos na série histórica de 2008 a 2016 nos estados em estudo. Utilizou-se na metodologia ferramentas de “Sensoriamento Remoto” ou SIG, e tabelas para processar os dados disponibilizados pelo LEMAF/UFLA, como a base de dados Sicar e do Projeto Monitoramento dos estados em estudo. Grande parte dos desmatamentos ocorridos nos estados pesquisados (PA e AM) do Norte do Brasil entre 2008-2016 foram no estado do Pará, equivalente a 69% do total; As propriedades privadas foram os maiores responsáveis pelo desmatamento, com 25.876 km² desmatados; Menores propriedades tendem a desmatar maiores áreas em termos percentuais e foram responsáveis pela taxa mais elevada de desmatamentos, equivalente a 19% do total; no Amazonas as grandes propriedades foram os principais agentes de desmatamento, enquanto no Pará foram as menores propriedades; Os desmatamentos ocorridos entre 2008-2016 foram responsáveis pela emissão de 58,98 Tg de CO2 Equivalente. Em que as propriedades privadas foram as maiores responsáveis por essa emissão, especificamente as grandes e as pequenas propriedades, com 5,55 Tg e 5,83 Tg de CO2 Equivalente. Os maiores estoques de carbono se concentram em áreas protegidas. Por fim, o levantamento permitiu concluir que o aumento da resolução espacial melhora a capacidade de monitorar áreas desmatadas anteriormente não detectadas e os resultados mostram que dados de sensoriamento remoto conjuntamente com dados de malha fundiária são ferramentas promissoras para entender a dinâmica do desmatamento, mas ainda existem muitas melhorias que devem ser realizadas, principalmente a regularização fundiária, para que não haja sobreposição entre as propriedades, e possa identificar os responsáveis pelos desmatamentos.
metadata.teses.dc.description.abstract: The present work consists of the combination of remote sensing tools that allows the detection of deforestation with the explanatory component that SICAR offers, and other bases of land tenure, which can identify areas of significant carbon loss resulting from deforestation. Thus, this study aims to analyze and demonstrate the trend of deforestation in the Amazon rainforest of northern Brazil in a historical series from 2008 to 2016, with specific objectives of understanding the evolution of deforestation after the institution of areas of consolidated use until the year 2016, in the states of Pará and Amazonas; Analyze the patterns of deforested areas according to the land tenure structure of the states, regarding the different types of properties (public, settlements, private and protected) and property size; Quantify lost biomass and carbon emissions from deforestation in the historical series from 2008 to 2016 in the states under study. In the methodology, "Remote Sensing" or GIS tools and tables were used to process the data provided by LEMAF / UFLA, such as the Sicar database and the Monitoring project of the states under study. Much of the deforestation that occurred in the surveyed states (PA and AM) in northern Brazil between 2008-2016 was in the state of Pará, equivalent to 69% of the total; Private properties were largely responsible for deforestation, with 25,876 km² deforested; Smaller properties tend to deforest larger areas in percentage terms and were responsible for the highest rate of deforestation, equivalent to 19% of the total; in Amazonas, large properties were the main agents of deforestation, while in Pará, they were the smallest properties; The deforestations that occurred between 2008-2016 were responsible for the emission of 58.98 Tg of CO2 Equivalent. In which private properties were largely responsible for this emission, specifically large and small properties, with 5.55 Tg and 5.83 Tg of CO2 Equivalent. The largest carbon stocks are concentrated in protected areas. Finally, the survey concluded that the increase in spatial resolution improves the ability to monitor previously undetected deforested areas and the results show that remote sensing data together with data from land tenure are promising tools to understand the dynamics of deforestation, but still there are many improvements that must be made, mainly land regularization, so that there is no overlap between properties, and can identify those responsible for deforestation.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/45559
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
Appears in Collections:DCF - Engenharia Florestal - Mestrado (Dissertações)



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